智能决策支持系统在政府绩效管理中的应用

"这篇文档是关于人工智能和机器学习在计算机绩效管理系统设计与实现的应用。文章探讨了智能决策支持系统在现代信息战略中的重要性，尤其是如何利用这些技术改进政府绩效管理。作者提出了一套结合数据挖掘和人工智能的智能决策支持系统，用于政府职能部门的绩效考核。系统采用B/S架构，利用ASP.NET 2.0和SQL Server 2000进行开发和数据管理，运用加权和法进行绩效综合评价，并具备自然语言交互能力。" 文档详细知识点： 1. 决策支持技术：决策支持系统(DSS)在信息策略中扮演关键角色，通过处理不确定性和提供定性分析，逐渐演变成智能决策支持系统。 2. 智能决策支持系统：这种系统结合了决策支持系统与人工智能技术，能够处理复杂问题，提供更灵活、更智能的决策支持。 3. 政府绩效管理：运用科学方法、标准和程序对政府业绩进行评估，以提升政府的工作效率。本文着重讨论如何在信息系统上构建智能决策支持系统以支持这一过程。 4. 数据挖掘与人工智能：文章提出的智能决策支持系统基于数据挖掘和人工智能技术，能有效处理政府绩效考核的复杂指标。 5. B/S模式：系统采用浏览器/服务器(B/S)架构，使得用户可以通过网页界面访问和使用。 6. ASP.NET 2.0与Visual Studio 2005：开发工具，用于创建前台动态Web页面，提供用户界面。 7. SQL Server 2000：后台数据库管理系统，用于存储和管理数据。 8. 加权和法：评价方法，用于对政府下属部门的绩效进行综合评价，考虑各项指标的权重。 9. 自然语言处理：系统能识别和理解自然语言，便于用户交互，提高了系统的易用性。 10. 模型库与知识库：结合使用，实现了知识的共享和重用，增强了系统解决复杂决策问题的能力。 11. 综合评价平台：该系统提供了对复杂问题进行评价的平台，适应政府绩效考核指标的多样性。 通过这些技术的整合，文章展示了一个有效的人工智能驱动的计算机绩效管理系统，能够提高政府决策的效率和智能化水平。